unet CBAM SimAM 多特征提取 语义分割 文章目录 方法一:MFCC特征提取 step 1:A/D转换(采样) step 2:预加重 step 3:加窗分帧 step 4:DFT+取平方 step 5:Mel滤波 step 6:取对数 step 7:IDFT step 8:动态特征 方法二:深度学习特征提取 step 1:采样 step 2:分帧 step 3:傅里叶变换 step 4:识别字符...
在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。通过使用新的融合损失函数,本文的方法可以进一步增强道路特征信息的识别能力,提高提取的准确性。 创新点: 提出了一个多层特征融合结构,通过学习深层细节信息...
在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。 创新点: 提出了一个多层特征融合结构,通过学习深层细节信息特征和浅层空间信息特征,实现了更准确的道路分割和定位,从而有效提高了分割结果。 改进后的UNe...
本文对比分析了UNet、UNet-CBAM、UNet-DSC和SmaAt-UNet四种模型在降水短临预报方面的性能表现。 SmaAt-UNet框架 CBAM(convolutional block attention modules)是一个卷积块注意力模块,作用于输入图像,按照顺序将注意力机制应用于通道,然后是空间维度。CBAM的结果是一个加权的特征图,考虑了输入图像的通道和空间区域。 DSC(...
空间注意力机制通过创建权重 Mask 来增强重要区域,这在卷积块注意力模块(CBAM)[11] 中有所体现,该模块结合了池化和拼接以获得统一的特征描述符。作者的模型采用 CBAM 轻量级的设计方案,结合通道和空间注意力机制,强调重要区域并抑制无关信息,从而捕捉跨通道关系和空间细节以实现精确检测。
在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。通过使用新的融合损失函数,本文的方法可以进一步增强道路特征信息的识别能力,提高提取的准确性。
在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。通过使用新的融合损失函数,本文的方法可以进一步增强道路特征信息的识别能力,提高提取的准确性。
2.改进后的UNet++网络结合CBAM模块,增加了对道路特征的识别能力,提高了道路提取的准确性。 3.通过引入新的联合损失函数,改进了UNet++网络的稳定性,进一步提高了道路提取的能力。 标题:T-UNet: Triplet UNet for Change Detection in High-Resolution Remote Sensing Images ...
本文对比分析了UNet、UNet-CBAM、UNet-DSC和SmaAt-UNet四种模型在降水短临预报方面的性能表现。 SmaAt-UNet框架 CBAM(convolutional block attention modules)是一个卷积块注意力模块,作用于输入图像,按照顺序将注意力机制应用于通道,然后是空间维度。CBAM的结果是一个加权的特征图,考虑了输入图像的通道和空间区域。
在UNet++网络的基础上,结合CBAM模块,并在特征图的通道和空间的双重维度上添加权重信息,可以有效地抑制网络对非道路信息的学习,使得提出的网络更加高效和有针对性。通过使用新的融合损失函数,本文的方法可以进一步增强道路特征信息的识别能力,提高提取的准确性。